DEM数据是流域水文分析和模拟的基础,不同来源的DEM数据具有不同的精度和分辨率尺度,深刻影响水文分析和水文过程模拟的结果。论文以鹤壁市汤河上游流域为研究区,以机载LiDAR技术获取的DEM数据为基础,对比SRTM DEM和ASTER GDEM数据,分析了不同分辨率和不同来源DEM在地形表达因子提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因;基于SWAT分布式水文模型,模拟研究了不同分辨率和不同来源DEM数据的水文效应。主要研究内容分为五部分。(1)DEM数据预处理。论文研究了机载LiDAR数据处理的技术流程,选定了适用于研究区的点云数据粗差去除、滤波和插值等处理方法,完成了研究区170Km~2LiDAR数据处理与DEM构建,基于重采样方法生成了1-100m100种不同分辨率的DEM数据。收集了研究区的SRTM DEM和ASTER GDEM数据,为后续研究提供基础数据。(2)地形表达因子分析。针对不同尺度和不同来源DEM数据,分别提取坡度、坡向和高程等地形因子,统计其变化特征。试验表明,随着LiDAR DEM分辨率的降低,研究区坡度均值、最大值、标准差均出现减小。当DEM分辨率从1m降低到100m时,平均值的由9.47°变化到4.51°,变化率达52.37%,表明随分辨率的降低,地形细节信息丢失,导致坡度统计值降低。而分辨率的变化对高程和坡向的表达影响较小。不同来源DEM数据统计表明,与LiDAR DEM数据相比,相同分辨率SRTM DEM数据提取的高程值偏大,坡度值偏小,表明该数据整体精确度较高,但对地形细节信息的表达有损失,而ASTER GDEM数据提取的高程值偏小,数据精确度偏低,伪地形噪声严重,导致坡度提取不够准确,整体偏高。不同数据源对坡向的提取影响很小,平均值相差小于0.15。(3)地形水文指数分析。论文研究了TWI、SPI和LSF等地形水文指数提取方法,对比分析了多尺度DEM数据提取结果。结果表明,DEM分辨率越高,其TWI平均值越小,SPI平均值越大,对地形细节的表达和对径流沉积物运移能力的表达越好,而LSF值则是在10m分辨率下最大,描述土壤侵蚀的潜力值最大。不同来源DEM提取结果显示,ASTER GDEM与SRTM DEM提取的LSF和SPI均小于LiDAR DEM,而提取的TWI大于LiDAR DEM,且ASTER GDEM提取值与LiDAR DEM提取值更接近。(4)流域特征参数提取分析。对河网水系的提取进行了研究,并对提取的特征参数进行了对比分析。实验结果表明:DEM空间分辨率对流域面积的影响不大,河道长度和河网密度则是随分辨率的降低而减小。不同来源DEM数据实验表明,与同分辨率下的LiDAR DEM提取的流域面积相比,ASTER GDEM提取的流域面积较小,SRTM DEM提取的偏大,相差分别为3.92km~2和0.11 km~2,这与ASTER GDEM数据整体精确度较低,SRTM DEM数据整体精确度较高有关。ASTER GDEM和SRTM DEM提取的河道长度和河网密度均小于LiDAR DEM提取的值。(5)SWAT模型模拟与分析。论文分别建立了基于不同分辨率和不同数据源DEM的SWAT流域水文模型,统计分析了蒸散发、土壤渗漏、地下径流、地表径流深等的模拟结果的变化情况。实验结果表明,随分辨率的降低,坡度值的变小,导致地形湿度指数变大,进一步导致蒸散发量增加,地表径流深减小,而土壤渗漏量和地下径流量则是先减小后增加,10m处为拐点所在。不同来源DEM数据结果表明,与同分辨率下的LiDAR DEM数据相比,ASTER GDEM和SRTM DEM提取的蒸散发量偏大,提取的地表径流深、土壤渗漏量和地下径流量偏小,整体而言,不同分辨率和不同数据源都会对SWAT模型模拟产生影响。